2 research outputs found
Categorización automática de respuestas aplicando algoritmos de clasificación supervisada al análisis de las contestaciones de estudiantes a una serie de preguntas tipo test
Durante los últimos años se ha evidenciado el creciente interés por el aprendizaje automático para
la clasificación y categorización de documentos, textos, preguntas. Esto permite automatizar
procesos que si se hicieran con la intervención del ser humano podrÃan tener un alto costo en tiempo,
y abre las puertas para su implementación con sistemas incluyentes para estudiantes con
discapacidades fÃsicas.
En este artÃculo se describe un trabajo de investigación que utiliza técnicas de minerÃa de datos para
obtener clasificadores que permitan identificar automáticamente las respuestas correctas expresadas
por los estudiantes y éstas son asociadas a una pregunta con distintas opciones que son parte del
proceso de evaluación de los conocimientos adquiridos de los estudiantes durante su proceso
formativo.
Atendiendo a estas consideraciones se utilizó un corpus con preguntas de diferentes categorÃas,
donde cada pregunta tenÃa múltiples opciones factibles para ser seleccionadas; sin embargo a cada
pregunta le pertenecÃa una sola respuesta correcta. Se transcribió las respuestas dadas por los
estudiantes de la Modalidad Abierta y a Distancia de la Universidad Técnica Particular de Loja
teniendo un total de 12960 transcripciones de las respuestas verbales que se obtuvieron de los
estudiantes en español. Los resultados obtenidos mediante diferentes algoritmos de clasificación son
presentados, analizados y comparados
Técnicas de machine Learning para la detección de Ransomware: Revisión sistemática de Literatura
El ransomware es uno de los problemas de seguridad informática más crÃticos, es un tipo de malware que cifra o bloquea la información de la vÃctima para solicitar el pago de un rescate y devolverles el acceso a sus datos. La presente investigación tuvo el propósito de identificar las técnicas y/o algoritmos de Machine Learning (ML) utilizadas para la detección y clasificación de las diferentes familias ransomware, asà como las herramientas de software que se utilizan para la aplicación de estos algoritmos. Está revisión sistemática de literatura (RSL) se apoyó en la metodologÃa propuesta por Bárbara Kitchenham y en el uso de la herramienta Parsifal. Los resultados obtenidos muestran que los algoritmos y/o técnicas de machine learning más utilizados son: Random Forest (RF) con el 23 %, Decisión Tree (DT) con un 14 %, Long Short-Term Memory (LSTM) utilizado en un 9 %, Support Vector Machine Learning (SVM) y Deep Neural Network (DNN) con el 6 %. Las herramientas más utilizadas para la aplicación de los algoritmos de machine learning, fueron Cuckoo Sandbox y Weka Framework con el 17 %. Llegando a la conclusión que el machine learning permite detectar en las etapas iniciales patrones de diferentes familias ransomware